вівторок, 10 червня 2008 р.

Макал Норс "Моделювання на базі агентів"

ЗМІСТ
ВСТУП
1 ЩО ТАКЕ АГЕНТ?
2 СУТЬ МБА
3 МБА В НАУЦІ
4 ЯК ПРОЕКТУВАТИ СИСТЕМА МБА
5 ЗВ'ЯЗОК МБА З ІНШИМИ ПАРАДИГМАМИ МОДЕЛЮВАННЯ
6 ОБЛАСТЬ ЗАСТОСУВАННЯ МБА
ВИСНОВОК
ЛІТЕРАТУРА



ВСТУП

Моделювання на базі агентів (МБА) – нова парадигма моделювання й одна з найбільш захоплюючих в практичному моделюванні з часів винайдення зв’язних баз даних. МБА новий підхід до моделювання систем, що складаються з автономних, взаємодіючих агентів. МБА має перспективу використання бізнесом у якості систем підтримки рішень. Дехто стверджує, що МБА це третій шлях робити науку крім дедукції та індукції. Розвиток апаратного забезпечення дозволив ріст числа агентно-базованих програм серед множини інших. Програми розвинулись від моделювання поведінки агента на складах й каналах постачання, до прогнозування поширення епідемій і загрози біологічної війни, від моделювання поведінки клієнта до моделювання падіння древніх цивілізацій і тд. Далі показано наскільки МБА є:

• Корисним: Чому МБА добрий, навіть кращий спосіб моделювання в багатьох випадках.

• Застосовним: Як МБА використовували для вирішення практичних проблем(завдань).


1 ЩО ТАКЕ АГЕНТ?

Хоча не існує загально прийнятого означення терміну «агент», ці визначення містять більше об’єднуючих ніж навпаки положень. Деякі моделювальними розглядають будь-які типи незалежних компонентів (програми, моделі, індивідууми і тд.) як агентів; незалежна поведінка компонентів може змінюватись від примітивної реакції по відповідним правилам до комплексного адаптивного інтелекту. Другі наполягають на тому, що поведінка має бути адаптивною, щоб компонент вважати агентом, ярлик агент прикріпляється до об’єктів які можуть у деякому розумінні навчатись в залежності від середовища і відповідно змінювати власну поведінку. Треті стверджують, що повинні бути присутні обидва типи правил базовий-рівень для поведінки, високий вказується як «правила для зміни правил». Базовий-рівень забезпечує реакцію на середовище тоді як «правила для зміни правил» забезпечують адаптацію. Четверті наголошують, провідною характеристикою агента є автономність. Здатність приймати незалежні рішення є фундаментальною. Це вимагає від агента бути активним а не пасивним.

Агенти мають такі характеристики:

• агенти ідентифіковані, дискретні індивідууми з встановленими характеристиками і правилами що керують його поведінкою і здатністю приймати рішення. Агенти самодостатні. Оскільки вони дискретні то завжди можна визначити, чи є щось частиною агента, чи не є або є подільною характеристикою.

• агент існує і функціонує у середовищі разом з іншими агентами. Агенти мають протоколи (правила) спілкування з іншими агентами і можливість реагувати на середовище. Агенти мають можливість впізнавати інших агентів та розпізнавати їхні риси.


• агенти автономні. Агент може самостійно функціонувати в середовищі взаємодіючи з іншими агентами щонайменше в деякій визначеній множині ситуацій.

• Агент гнучкий, він має можливість навчатись і адаптувати власну поведінку в часі опираючись на власний досвід. Це вимагає наявності памяті. Агент може мати правила що змінюють його правила поведінки

На відміну від поля частинок (наприклад частинок ідеалізованого газу) де предметом є часткова симуляція, агенти відрізняються тим, що вони є динамічними за своїм визначенням і правилами існування. Правила поведінки варіюються своєю витонченістю, яку інформацію він потребує для здійснення рішення (пізнавальна частина), як представлена модель середовища в середині агента включно з іншими агентами, тривалість затримки в памяті подій минулого та вплив спогадів на прийняття рішення. Різнобічна природа агентно-базованого моделювання робить його надзвичайно цікавим.




2 СУТЬ МБА

Моделювання на базі агентів має багато назв: МБА, АБС (агентно-базовані системи), МАС (мульти-агентні системи), ІБС. Крім того термін агент має своє значення поза агентним моделюванням. МБА агент відрізняється від типового агента в мобільних агент них системах. Мобільний агент це легка програмна версія представника, що виконує деяку множину функцій для користувача і в деякому наближенні можуть працювати автономно. МБА це не те ж саме що обєктно-орієнтоване моделювання, але парадигма обєктно-орієнтованого дуже корисна база для агентного моделювання , так як агент може бути розглянений як само визначний об’єкт з розширеними можливостями вибору поведінки. Тому високо рівневі агентно-орієнтовані модуляційні інструменти в найбільш загальному випадку є обєктно-орієнтованими.
МБА складають фундамент мульти-агентних систем та роботехніки в сфері штучного інтелекту. Але МБА – це не тільки спосіб конструювання та дослідження раціональних агентів. Це основний спосіб моделювання людської соціальної поведінки і індивідуально прийняття рішень. З цим зявляться потреба представлення соціальної поведінки, співпраці, групової поведінки і появи соціальних структур вищого порядку.
АБМ стає широко розповсюдженим. Тому що, ми живемо в все більше і більше інтегрованому світі. Перш за все системи які потрібно аналізувати у все більшому комплексі їх взаємозв’язків. Це означає що традиційні інструменти моделювання зараз не прийнятні як вони колись були. По друге деякі системи завжди були надто комплексними для адекватної моделювання. Наприклад економіка, традиційне моделювання лежало на базі ідеальних ринків, гомогенних агентах, і на довго-тривалому зберіганні рівноваги тому що, воно давало можливість аналізувати та обраховувати систему. Ми отримуємо змогу мати більш реалістичні системи використовуючи АБМ. По третє інформація організовується в бази даних і набагато краще обробляється. І четверте, але найголовніше обрахункова потужність росте дуже швидко і зараз ми можемо моделювати те про що тільки мріяли декілька років тому. Ці обставини приводять нас до висновку, що традиційні моделі не адекватні і ми повинні шукати шляхи які більш придатні для використання в сучасному світі.
АБМ пов’язане з багатьма науками включаючи як загальні так системні дисципліни, системна динаміка, комп’ютерні науки, менеджмент, загальна соціологія і традиційні способи моделювання.
АБМ розпочало свою історію із комплексних адаптивних систем(КАС) які будувались від простого до складнішого(від індивіда(агента) до соціальної структури) тоді як системна динаміка йде у зворотньому напрямі.
КАС почали розроблятись для біологічних адаптивних систем, вони мали змогу самоорганізовуватись і динамічно змінювати свою структуру для кращого виживання. Джон Голанд – піонер у цій області сформував характеристики таких систем: зруповність(дозволяє формуватись групам),не лінійність (недієвість простої екстраполяції), змінність (дозволяє обмін зміну та трансформацію ресурсів та інформації), різнорідність(дозволяє агентам поводитись по різному часто приводить систему до робастності). Ці характеристики дуже добре підходять для агентно підходу.
Принципи АБМ добре показувати на «грі життя» Джона Ковея (рис. 2.1 та рис 2.2). Це поле яке складається з клітинок які можуть приймати два стани (0,1), які визначаються їх попереднім станом та станом сусідніх восьми клітинок. Та трьома правилами:
• наступний стан буде 1, якщо три сусідні склітинки в стані 1
• стан зберігається якщо сусідні дві в стані 1
• в інших випадках стан 0.


Рис 2.1 початкові умови


Рис 2.2 стан системи після 263-ьох ітерацій


Два важливих моменти в «грі життя» це те що правила прості, і вони використовують лише локальну інформацію.



3 МБА В НАУЦІ

В програмах по моделюванню соціальної поведінки агенти представляють людей або групи людей, а взаємодія агентів демонструє соціальні зв’язки. Фундаментальне значення має значення має те що соціальні процеси можуть бути достовірно промодельовані на деякому прийнятному рівні абстракції щонайменше для специфічних і добре визначених ситуацій, а інколи і в загальних випадках.
МБА також використовується в економіці. Деякі стандартні припущення стандартної мікроекономічної теорії:
• економічний агент раціональний, що означає що він має добре визначену ціль та може оптимізувати власну поведінку
• економічні агенти гомогенні, тобто мають однакові характеристики та правила поведінки
• головний інтерес представляє довготривала стабільність та баланс системи
Всі ці припущення реалізуються в МБА програмах для економіки.
Також агентне моделювання може бути використаним у фізиці для моделювання поведінки структур нових типів молекул. В біології для моделювання поведінки колоній бактерій та їх самоорганізації.




4 ЯК ПРОЕКТУВАТИ СИСТЕМИ МБА

На початку моделювання з використанням агентного підходу нічим не відрізняється від традиційних методів моделювання. Для початку визначаємо мету дослідження, складаємо план розробки проекту, формулюємо проблеми, збираємо дані. Але агентний підхід приносить із собою декілька унікальних пунктів:
• ідентифікація агента і його теорії
• ідентифікація правил поведінки агента і теорії зв’язків агентів
• створення стратегії розробки агентної системи
• затвердження поведінки агента в системі
• робота з моделлю та аналіз впливу мікро змінагентів на макропроцеси всієї системи



5 ЗВ'ЯЗОК МБА З ІНШИМИ ПАРАДИГМАМИ МОДЕЛЮВАННЯ

МБА може використовувати весь спектр можливостей традиційних технологій моделювання. Кожен спосіб моделювання створюється для досягнення конкретних цілей, оптимізація для знаходження найкращого рішення, дискретно-подійове для дослідження впливу на систему неочікуваних подій, системна динаміка для кращого розуміння внутрішньо-системних зв’язків.
Системна динаміка дуже зручна для визначення основних параметрів системи і структурування важливих для моделювання параметрів. Тому багато МБА проектів можуть отримати велику користь, якщо розпочати моделювання із системної динаміки.
Дискретно-подійове пропонує методи для роботи із системами в яких беруть участь стохастичні та ненадійні процеси. В розрізі того, що агенти можуть закріплюватись і рухатись в системі, методи даного типу моделювання можуть використовуватись і в агентному підході.
Часто неможливо розробити повноцінну модель агента котра б охопила повністю всі параметри і була б повістю детермінованою. Альтернативним шляхом є побудова статистичної моделі прийняття рішення агентом в залежності від деякої ключової величини. Перевірені статистичні методи такі як принциповий компонентний аналіз можуть бути використані для цієї мети.
Оптимізаційні техніки використовуються для моделювання оптимальної поведінки індивідуума чи ними організованої структури. МБА може використане в разом із агентами, які оптимізуються індивідуально, як описано вище або разом з ройовими агентними оптимізаційними системами, в котрих кожен наступний стан системи наближається до оптимального.
Підсумовуючи можна сказати, що МБА є пограниччям у створенні моделей на основі традиційних технологій та новостворених, що дає нові можливості яких раніше не було.



6 ОБЛАСТЬ ЗАСТОСУВАННЯ МБА

Широти використання МБА розширюються далеко за межі свого джерела – біологічних систем. МБА знайшло своє застосування для вирішення актуальних завдань. Відтворення на основі агентів дозволяє нам відповідати на такі запитання: який ефект на розвиток системи має різноманіття агентів? Чи домінує над іншими якийсь конкретний тип агентів? Чи розвивається система як стабільна суміш агентів? Агентне моделювання дає змогу дослідити як системи та структури зявляються, і відкрити як створюються рівні цих структур не відокремленно від поведінки індивідуумів.
Ситуації для котрих агентне моделювання пропонує переваги перед традиційними технологіями , відкриває новий погляд і нові відповіді на складні питання які з кожним днем стають яснішими. Ситуації в яких вигідно застосовувати МБА:
• коли зображення агентами природнє
• коли існують рішення і поведінка які можуть бути дискретно визначені
• коли важливою є зміна та адаптація агентів
• коли важливим є динамічний взаємозв’язок між агентами
• коли важливою є структура яку утворюють агенти




ВИСНОВОК

На основі вище сказаного можна зробити висновок, що:
а) МБА – це молодий і перспективний напрямок у моделювання;
б) не дивлячись на свою відносну молодість вже зроблено багато відкриттів;
в) в багатьох випадках дає кращі результати ніж традиційні підходи
г) відкриває нові можливості у дослідженні
д) у поєднанні із традиційними підходами, перетворюється в універсальний метод імітаційного моделювання.

середа, 23 квітня 2008 р.

Стаття Макал та Норс. "Введення в моделювання на базі агентів"

Анотація

Агентно-базоване моделювання та імітація(Agent-based modeling and simulation(ABMS)) новий підхід до моделювання систем, що складаються з автономних, взаємодіючих агентів. ABMS обіцяє мати далекосяжний ефект у використанні бізнесом систем прийняття рішень, а також особами, що приймають рішення. Дехто стверджує, що АБМ це третій шлях робити науку крім дедукції та індукції. Розвиток обчислювальної техніки дозволив ріст числа агентно-базованих програм серед множини інших. Програми зросли від моделювання поведінки агента на складі й каналів постачання, до прогнозування поширення епідемій і загрози біологічної війни, від моделювання поведінки клієнта до моделювання падіння древніх цивілізацій, і тд. Ця стаття описує теоретичні й практичні основи АБМ, шляхи і методи для розвитку АБМ моделей, і висловлює деякі ідеї зв’язку між АБМ та традиційними технологіями моделювання.
переклад - http://depositfiles.com/files/4921634
оригінал - http://depositfiles.com/files/4921489